[TIL 16일차] 전반적으로 좋았던 하루, 딕셔너리에 호기심 생김.

250311 화요일

🐱‍👤 하루 요약

1.지금까지 한 것:

    파이썬 2주차 완강, 코드카타 sql 5개, 아티클 스터디

2. 앞으로 할 것:

    파이썬 라이브세션 준비, 인강 3주차 듣기, 과제 2번 풀이 시도

3. 새로 안 것:

    리스트, 튜플, 딕셔너리의 다양한 용법, 딕셔너리의 장점

4. 느낌:

    아직은 낯선 파이썬. 그치만 점점 익숙해지는중. 쉬운 부분을 보고 있어서 이해는 되는데, 문제 풀어보면 막상 직접 적기는 어려울 수도 있을 듯. 내일은 과제 2번 풀어보면서 문제풀이하는 연습 더 해보자!

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😊진행상황

      🐬 자기 전

        방금완료 란에 있는게 오늘 한 것.

     

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😊공부메모

  🔵파이썬 2주차 강의

    🧶문제 풀 게 많이 없다보니 손으로 쓰면서 굳이 구조화할 게 없어서 노션에 바로 메모하며 공부했고, 노트활용은 거의 안했다.

      

 

 

배운 내용은 위와 같고, 실습했던 코드만 따로 메모해본다. 

# 리스트를 사용한 간단한 데이터 계산 예시
grades = [85, 92, 88, 78, 90]
average_grade = sum(grades) / len(grades)
print("평균 성적:", average_grade


#끝 인덱스는 한 칸 전까지 간다
print(my_list[2:5]) #answer: [3, 4, 5]

— start: 0부터 셌을 때 2번째 자리 = ‘숫자3’
—       :end 5번째 자리 ‘숫자6’의 한 칸 앞자리 = ’숫자5’

# 내림차순으로 리스트 정렬 예시
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]
numbers.sort(reverse=True)
print("내림차순으로 정렬된 리스트:", numbers)  # 출력: [9, 6, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

# count() 메서드 예제
count_of_1 = my_tuple.count(1)
print("Count of 1:", count_of_1)  # 출력: 2

# index() 메서드 예제
index_of_3 = my_tuple.index(3)
print("Index of 3:", index_of_3)  # 출력: 2

tuple1 = (1, 2, 3)
tuple2 = ('a', 'b', 'c')

new_tuple = tuple1 + tuple2  # 두 개의 튜플을 합치기
print(new_tuple)

repeated_tuple = tuple1 * 3  # 튜플을 반복하기
print(repeated_tuple)

# 빈 딕셔너리 생성
empty_dict = {}

# 학생 성적표
grades = {
    'Alice': 90,
    'Bob': 85,
    'Charlie': 88
}

# 접근하기
print(grades['Alice'])  # 출력: 90

# 값 수정하기
grades['Bob'] = 95

# 요소 추가하기
grades['David'] = 78

# 요소 삭제하기
del grades['Charlie']

의미를 가진 데이터별로 묶을 수 있으니 나중에 판다스로 데이터프레임화 하기 아주 좋아서 자주 씀. 

# 딕셔너리 생성
my_dict = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

# keys() 메서드 예제
keys = my_dict.keys()
print("Keys:", keys)  # 출력: dict_keys(['name', 'age', 'city'])

# values() 메서드 예제
values = my_dict.values()
print("Values:", values)  # 출력: dict_values(['John', 30, 'New York'])

# items() 메서드 예제
items = my_dict.items()
print("Items:", items)  # 출력: dict_items([('name', 'John'), ('age', 30), ('city', 'New York')])


딕셔너리가 실전에서 사용되는 예시 : 데이터를 사전처럼 저장하고 싶을 때
사용자 정보 관리
user_info = {
    'username': 'john_doe',
    'email': 'john@example.com',
    'age': 30,
    'is_active': True
}
제품 카탈로그
products = {
    '1001': {'name': 'Keyboard', 'price': 20.99, 'stock': 50},
    '1002': {'name': 'Mouse', 'price': 15.50, 'stock': 70},
    '1003': {'name': 'Monitor', 'price': 199.99, 'stock': 30}
}

영화 정보 저장
movies = {
    'Interstellar': {'genre': 'Sci-Fi', 'director': 'Christopher Nolan', 'year': 2014},
    'Inception': {'genre': 'Sci-Fi', 'director': 'Christopher Nolan', 'year': 2010},
    'The Shawshank Redemption': {'genre': 'Drama', 'director': 'Frank Darabont', 'year': 1994}

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  🔵sql 코드카타

    🧶수월한 편이었고, 고민 오래한 문제 1개 있었고, 해결했다. (모범답안 테이블처럼 만들어야하는 줄 알고 오래 헤맸다. 어려운 문제여서는 아님. 그치만 코딩테스트 형식 자체에 적응하는 연습이 되었을듯...)

      

이 심플한 쿼리가 답인데

마찬가지인 쿼리

그 전에 엄청나게 고민했을 따름. 왜 같은 테이블이 등장했는데 틀렸다는거지!! 이러면서 계속 다시함...ㅋㅋ

 

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  🔵아티클 스터디

    🧶내용

   

아티클 요약 : 데이터 양과 품질이 분석과 딥러닝 등의 신뢰성과 정확성에 영향 크게 미친다.

 

Q. 신뢰할 수 있는 분석 결과를 위해서는 무수히 생성되는 데이터 중 어떤 것을 활용할까?

A.

1. 양질의 데이터를 활용하자.

고품질 데이터가 더 많이, 잘 쓰인다.

why? 분석이 쉽고 결과의 정확성과 신뢰성과 직결되기 때문이다.

따라서 고품질 데이터를 수집하고 활용하도록 노력해야 한다.

(저품질 데이터에는 애초에 접근 자제.. 시간낭비 돈낭비.)

괜찮은 품질의 데이터를 고르려면 아래 체크리스트의 도움을 받자.

• 이 데이터로 분석한 결과가 수용될 수 있는가?
• 데이터 수가 충분히 많은가?(의미:)
• 데이터 오류 적은가?
• 관계형데이터베이스 형식을 잘 지켰나?
• 수치형 데이터 형식이 많은가?
• 활용 목적에 적합한가?

단, 정확한 판단법은 없으며 이 체크리스트에 맞다고 항상 좋은 데이터인 것은 아니다.

 

2. 양이 많은 데이터 활용하자.

why? 적은 데이터로 분석한 결과는 대개는 신뢰하기 어렵다.

양 많다는 건 어느 정도라는 뜻인가? 경우에 따라 다르다.

통계분석할 땐 500개 이상 권장(통계적 유의미성 지표에 따름), 머신러닝 할 때는 변수*100 이상이면 의심 적음(다다익선으로 봄).

 

양을 중시해야 하는 경우:

표본이 모집단을 대표하지 못할 때 (표본으로 모집단 데이터를 유추할 수 있다는 게 전제이기 때문)

머신러닝, 딥러닝, ai 알고리즘에는 특히 중요하다.

주요 포인트 : 데이터 양과 품질은 신뢰도와 관련이 깊기에 중요하다.

핵심 개념 : 데이터의 품질, 분석 분야에 따른 데이터의 필요 양 측정 기준.

용어 정리 : 없음

내 인사이트: 양이 충분히 많으면서 오류가 적고, 다루기 좋고, 분석 목적에 맞는 데이터를 찾자!

수집 목적이 통계 분석인지, 머신러닝인지에 따라 양의 기준이 다르고 구체적으로 어떤 정도가 바람직한지 새로 알게 되어 흥미로웠다.

 

 

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🐱‍👤생활관리

| 2025년 3월 11일 화요일 | 날씨 봄날의 햇살같음 | 
| 컨디션관리 | 공부 전에 빡센 운동하니까 집중력 향상 굿, 저녁 먹기 전에도 실내자전거 10분 힘들게 타서 혈액순환 굿 | 점심 산책 겸 해바라기 30분 | 수면 충분 | 허리 아파서 주로 서서 공부했음.| 자는 시간이 늦춰져서 힘들다. 빨리 자는 연습을 시작하겠음.| 11시 전에 무조건 눕는다.!!

 

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자러 갑니다!!! 안녕~~

 

 

끝.